L'IA est la mémoire du courage des autres
L’IA ne crée pas. Elle produit.
Je suis récemment tombé sur une étude de NYU publiée en novembre dernier. Les chiffres sont nets : les visuels publicitaires générés entièrement par l’IA obtiennent 19% de clics supplémentaires par rapport aux créations humaines. Dans le secteur cosmétique. En laboratoire et en conditions réelles sur Google Ads. La réaction est prévisible. Stupeur d’un côté, triomphe de l’autre. Le débat reprend, rituel, avec ses tranchées habituelles.
Je vais m’arrêter là une seconde.
Parce que +19% de CTR sur des publicités de shampoings, c’est une réponse. Mais à quelle question ?
La mauvaise question bien posée
L’étude mesure l’efficacité. C’est son droit. C’est même son seul objet déclaré.
Mais l’efficacité de quoi, exactement ? De la capacité à générer un clic dans un secteur dont les codes esthétiques sont déjà ultra-codifiés — la beauté, la cosmétique, le soin. Un secteur où l’image idéale est définie depuis des décennies : lumière propre, peau parfaite, couleurs chaudes, composition centrée. L’IA est ici dans son élément naturel. Elle optimise vers des normes existantes. Elle performe précisément parce que le cadre est rigide.
Remplacez le shampoing par une campagne de Zara shootée par Szilveszter Makó, ou par la série de Christopher Anderson pour Vanity Fair à la Maison Blanche. Mesurez le CTR immédiat. Perdez. Et dites-moi ensuite ce que vous avez mesuré.
Le problème n’est pas l’étude. Le problème, c’est de croire qu’elle répond à la bonne question.
Szilveszter Makó pour Zara
Produire n’est pas créer
Il y a une confusion qui court dans tous les débats sur l’IA et la création. On traite « produire » et « créer » comme des synonymes. Ils ne le sont pas.
Produire, c’est générer un output à partir d’un input. C’est ce que fait l’IA et elle le fait mieux que nous. Plus vite, moins cher, à l’échelle industrielle. Sur ce terrain, la question est réglée. Accordé.
Créer, c’est autre chose. C’est parier sur une vision qui peut échouer. Qui peut déplaire. Qui peut choquer. C’est mettre quelque chose en jeu — sa réputation, son jugement, son regard — sur une forme qui n’existe pas encore. L’IA n’a rien à perdre. Elle ne mise pas. Elle calcule des probabilités de succès et génère vers le centre de la distribution.
Une image sans risque n’est pas de l’art. C’est de la gestion de stock.
Cette distinction n’est pas nostalgique. Elle n’est pas non plus un argument contre l’IA. C’est une description précise de ce qui se passe. Confondre les deux, c’est confondre la carte avec le territoire.
La limite ontologique
En 1865, Jules Verne écrit De la Terre à la Lune. En 1902, Méliès réalise Le Voyage dans la Lune. Aucun algorithme entraîné sur les images de 1865 n’aurait pu générer ce film. Pas parce que la technologie manquait. Parce que le geste inaugural n’était pas encore dans les données.
L’IA a besoin d’un passé pour calculer un présent. L’artiste peut décider de créer une forme sans précédent statistique.
C’est ce que j’appelle la limite ontologique. Pas une limitation technique provisoire que la prochaine version de Midjourney va résoudre. Une limite structurelle, inscrite dans la nature même du système. Pour que l’IA génère quelque chose qui ressemble à de l’avant-garde, il faut que quelqu’un ait d’abord pris le risque de le faire exister dans le monde réel. Que ça ait été photographié, publié, commenté, ingéré. Le travail de Szilveszter Makó pour Zara, esthétique délibérément hostile aux tendances actuelles, existe parce qu’un humain a décidé que cette image devait exister, sans savoir si elle serait reçue. Cho Gi-Seok pour Songzio, la série de Christopher Anderson pour Vanity Fair, shootée en négatif, un choix qui rendait le résultat invisible sur le moment, incontrôlable, donc irréversible. Ces images existent parce que quelqu’un a accepté qu’elles puissent ne pas exister.
Maintenant, vous pouvez les reproduire en IA. Quelqu’un le fera déjà.
Mais l’IA arrive toujours après. Elle archive ce que d’autres ont osé en premier.
Karoline Leavitt par Christopher Anderson pour Vanity Fair
Duchamp et le dehors
Marcel Duchamp disait : une œuvre d’art, c’est un choix, essentiellement.
Partant de là, on peut formuler une hypothèse séduisante : et si l’IA était le ready-made absolu ? L’usine parfaite du tout-fait. Elle vous livre un objet manufacturé, calculé depuis des probabilités mathématiques. Dépourvu d’intention intrinsèque. Et c’est vous, par votre choix, qui le promouvez à la dignité d’œuvre.
L’argument tient. Jusqu’à un certain point.
Parce que le ready-made de Duchamp laisse un dehors. Devant l’urinoir exposé, vous pouviez encore vous demander : pourquoi celui-là ? pourquoi pas un autre ? qu’est-ce que ce choix révèle de celui qui choisit ? L’improbable était disponible. L’arbitraire était visible. La signature exposait une intention.
L’IA ne laisse pas de dehors. Elle présélectionne avant que vous choisissiez. L’improbable a été éliminé en amont, dans les couches profondes du modèle, au moment de l’entraînement. Ce que vous croyez choisir, c’est déjà une sélection parmi ce que le système a jugé plausible, cohérent, statistiquement recevable.
Le choix libre suppose qu’on ait accès à ce qui ne ressemble à rien. L’IA vous offre ce qui ressemble à tout.
Le retournement du 31,5%
L’étude de NYU contient une donnée que beaucoup commentent, mais que presque personne n’interprète correctement.
Lorsqu’on révèle aux consommateurs que la publicité a été générée par IA, le taux de clic chute jusqu’à 31,5%. Trente et un virgule cinq pour cent. Les chercheurs s’en inquiètent dans la perspective des obligations légales de transparence imposées par l’Union Européenne . Comment maintenir la performance tout en respectant les règles de divulgation ? C’est la question qu’ils posent.
C’est une erreur de lecture.
Ce chiffre ne dit pas que les consommateurs ont des préjugés contre l’IA. Il dit quelque chose de beaucoup plus profond : la présence humaine dans une image a une valeur que les gens reconnaissent viscéralement, même sans pouvoir la nommer. Quand on leur annonce que personne n’a pris de risque pour fabriquer ce qui leur est adressé, que l’image a été générée vers le centre statistique de leurs préférences, ils se sentent exclus du processus. Pas trompés. Exclus. Il n’y a pas eu d’intention dirigée vers eux. Il y a eu du calcul à leur endroit.
Ce n’est pas un problème de perception. C’est une rupture de contrat.
Le 31,5% dit la valeur irréductible de la présence humaine, mieux que n’importe quel argument esthétique. Il dit que les gens reconnaissent la différence entre une image qui a coûté quelque chose à quelqu’un, et une image qui n’a rien coûté à personne.
L'inconnu selon l'IA
Le système cannibale
Voilà où l’argument devient systémique.
L’IA se nourrit de la prise de risque humaine. Elle ingère les images que des artistes ont pris le risque de créer, les intègre à son corpus, les redistribue sous forme de variations optimisées. La création humaine n’est pas en compétition avec l’IA. Elle en est le carburant.
Ça change tout.
Si la production IA devient massivement dominante, si les entreprises délèguent entièrement leur création visuelle à des systèmes génératifs, l’IA n’a plus rien de nouveau à ingérer. Elle commence à se copier elle-même. À générer des variations de variations. À tourner en circuit fermé. Les chercheurs en machine learning ont un nom pour ça : le model collapse. La dégénérescence statistique d’un modèle qui s’auto-alimente.
Ce qui alimente le système, c’est précisément ce que le système tend à décourager. Un paradoxe cannibale.
L’atrophie silencieuse
David Le Breton, dans L’Adieu au corps, décrit ce qui se perd lorsqu’on délègue l’expérience à une médiation technique. Ce n’est pas une métaphore. C’est une description neurologique et culturelle.
Un regard qui ne s’exerce plus s’atrophie.
L’IA ne vole pas la singularité des marques. Elle les convainc de l’abandonner volontairement, progressivement, sans douleur. C’est même son principal avantage commercial : la transition est indolore. Les résultats sont corrects. La production est fluide. Personne ne crie.
Ce qui disparaît en dernier, et c’est là que le risque est le plus grave, c’est la capacité même de concevoir le risque. La marque qui délègue son regard perd d’abord la pratique. Puis elle perd l’envie. Puis elle perd la capacité de vouloir quelque chose de différent. Elle ne sait plus formuler ce qu’une image devrait faire d’autre qu’optimiser un taux de clic.
On ne perd pas sa singularité sous la contrainte. On la cède par commodité. Progressivement. Sans le décider vraiment.
Cho Gi-Seok pour Songzio
La nouvelle fonction de l’artiste
Face à tout ça, le réflexe habituel est d’appeler à la résistance. De plaider pour l’humain contre la machine. C’est une posture que je refuse. Elle est inutile et fausse.
Ce que j’appelle le Contre-algorithme, ce n’est pas une position défensive. C’est une fonction active.
L’artiste qui prend des risques aujourd’hui ne résiste pas à l’IA. Il l’alimente et il maintient ouverte la possibilité d’un dehors. Makó, Anderson, Cho Gi-Seok : ces images existent parce que des humains ont décidé qu’elles devaient exister, sans certitude qu’elles seraient reçues. Ce faisant, ils injectent de l’imprévu dans le corpus. Ils sabotent la prédictibilité du système. Ils maintiennent active la source à laquelle l’IA devra continuer à boire.
Ne cherchez pas l’efficacité. La machine sera toujours plus efficace.
Cherchez la dissonance. Cherchez à coûter quelque chose à quelqu’un. Cherchez les images qui ne se seraient pas faites sans une décision humaine précise, risquée, potentiellement vaine.
La prise de risque est le seul acte que l’IA ne peut pas reproduire. Pas parce qu’elle en est techniquement incapable. Parce qu’elle n’a rien à perdre.
L’art est l’unique espace où le risque valide notre existence. Si nous l’abandonnons par commodité, nous n’abandonnons pas une pratique. Nous abandonnons ce qui nous permet de produire du futur.
Ce qui stagne s’écroule. Ce qui change dure.
Mais encore faut-il décider de changer.
Dimitri Daniloff
La création n'est pas un problème d'optimisation, c'est un acte de résistance. Face à la machine, le risque est ce qui nous rend humains.
Dimitri Daniloff
Artiste visuel et curateur.
Penser l’art comme contre-algorithme.